JUC之阻塞队列解读(BlockingQueue)

简介: JUC之阻塞队列解读(BlockingQueue)

BlockingQueue 简介

Concurrent 包中,BlockingQueue 很好的解决了多线程中,如何高效安全 “传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类,为我们快速搭建 高质量的多线程程序带来极大的便利。本文详细介绍了 BlockingQueue 家庭中的所有成员,包括他们各自的功能以及常见使用场景。

阻塞队列,顾名思义,首先它是一个队列, 通过一个共享的队列,可以使得数据 由队列的一端输入,从另外一端输出;

当队列是空的,从队列中获取元素的操作将会被阻塞

当队列是满的,从队列中添加元素的操作将会被阻塞

试图从空的队列中获取元素的线程将会被阻塞,直到其他线程往空的队列插入新的元素

试图向已满的队列中添加新元素的线程将会被阻塞,直到其他线程从队列中移除一个或多 个元素或者完全清空,使队列变得空闲起来并后续新增  

常用的队列主要有以下两种:

• 先进先出(FIFO):先插入的队列的元素也最先出队列,类似于排队的功能。 从某种程度上来说这种队列也体现了一种公平性

• 后进先出(LIFO):后插入队列的元素最先出队列,这种队列优先处理最近发 生的事件(栈)

在多线程领域:所谓阻塞,在某些情况下会挂起线程(即阻塞),一旦条件满足,被挂起 的线程又会自动被唤起

为什么需要 BlockingQueue 好处是我们不需要关心什么时候需要阻塞线程,什么时候需要唤醒线程,因为这一切 BlockingQueue 都给你一手包办了

在 concurrent 包发布以前,在多线程环境下,我们每个程序员都必须去自己控制这些细 节,尤其还要兼顾效率和线程安全,而这会给我们的程序带来不小的复杂度。

多线程环境中,通过队列可以很容易实现数据共享,比如经典的“生产者”和 “消费者”模型中,通过队列可以很便利地实现两者之间的数据共享。假设我 们有若干生产者线程,另外又有若干个消费者线程。如果生产者线程需要把准 备好的数据共享给消费者线程,利用队列的方式来传递数据,就可以很方便地 解决他们之间的数据共享问题。但如果生产者和消费者在某个时间段内,万一 发生数据处理速度不匹配的情况呢?

理想情况下,如果生产者产出数据的速度 大于消费者消费的速度,并且当生产出来的数据累积到一定程度的时候,那么 生产者必须暂停等待一下(阻塞生产者线程),以便等待消费者线程把累积的 数据处理完毕,反之亦然。

• 当队列中没有数据的情况下,消费者端的所有线程都会被自动阻塞(挂起), 直到有数据放入队列

• 当队列中填满数据的情况下,生产者端的所有线程都会被自动阻塞(挂起), 直到队列中有空的位置,线程被自动唤醒

BlockingQueue 核心方法

1.放入数据

• offer(anObject):表示如果可能的话,将 anObject 加到 BlockingQueue 里,即 如果 BlockingQueue 可以容纳,则返回 true,否则返回 false.(本方法不阻塞当 前执行方法的线程)

• offer(E o, long timeout, TimeUnit unit):可以设定等待的时间,如果在指定 的时间内,还不能往队列中加入 BlockingQueue,则返回失败

• put(anObject):把 anObject 加到 BlockingQueue 里,如果 BlockQueue 没有空间,则调用此方法的线程被阻断直到 BlockingQueue 里面有空间再继续.

2.获取数据

• poll(time): 取走 BlockingQueue 里排在首位的对象,若不能立即取出,则可以等 time 参数规定的时间,取不到时返回 null

• poll(long timeout, TimeUnit unit):从 BlockingQueue 取出一个队首的对象, 如果在指定时间内,队列一旦有数据可取,则立即返回队列中的数据。否则知 道时间超时还没有数据可取,返回失败。

• take(): 取走 BlockingQueue 里排在首位的对象,若 BlockingQueue 为空,阻断 进入等待状态直到 BlockingQueue 有新的数据被加入;

• drainTo(): 一次性从 BlockingQueue 获取所有可用的数据对象(还可以指定 获取数据的个数),通过该方法,可以提升获取数据效率;不需要多次分批加 锁或释放锁。

入门代码案例

1. public class Demo3{
2. public static void main(String[] args) {
3.       BlockingQueue<String> blockingDeque=new ArrayBlockingQueue<>(3);
4.         blockingDeque.add("a");
5.         blockingDeque.add("a");
6.         blockingDeque.add("a");
7.         blockingDeque.add("a");
8. 
9.     }
10. }

Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: Queue full

1. /**
2.  * 阻塞队列 
3.  */
4. 
5. public class BlockingQueueDemo {
6. public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
7. 
8. 
9. // List list = new ArrayList();
10.         BlockingQueue<String> blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);
11. //第一组
12. // System.out.println(blockingQueue.add("a")); 
13. 
14. // System.out.println(blockingQueue.add("b")); 
15. 
16. // System.out.println(blockingQueue.add("c")); 
17. 
18. // System.out.println(blockingQueue.element()); 
19. 
20. //System.out.println(blockingQueue.add("x")); 
21. 
22. // System.out.println(blockingQueue.remove()); 
23. 
24. // System.out.println(blockingQueue.remove()); 
25. 
26. // System.out.println(blockingQueue.remove()); 
27. 
28. // System.out.println(blockingQueue.remove()); 
29. 
30. // 第二组 
31. 
32. // System.out.println(blockingQueue.offer("a")); 
33. 
34. // System.out.println(blockingQueue.offer("b")); 
35. 
36. // System.out.println(blockingQueue.offer("c")); 
37. 
38. // System.out.println(blockingQueue.offer("x")); 
39. 
40. // System.out.println(blockingQueue.poll()); 
41. 
42. // System.out.println(blockingQueue.poll()); 
43. 
44. // System.out.println(blockingQueue.poll()); 
45. 
46. // System.out.println(blockingQueue.poll()); 
47. 
48. // 第三组 
49. // blockingQueue.put("a"); 
50. 
51. // blockingQueue.put("b"); 
52. 
53. // blockingQueue.put("c"); 
54. 
55. // //blockingQueue.put("x"); 
56. 
57. // System.out.println(blockingQueue.take()); 
58. 
59. // System.out.println(blockingQueue.take()); 
60. 
61. // System.out.println(blockingQueue.take()); 
62. 
63. // System.out.println(blockingQueue.take());
64. 
65. // 第四组
66.         System.out.println(blockingQueue.offer("a"));
67.         System.out.println(blockingQueue.offer("b"));
68.         System.out.println(blockingQueue.offer("c"));
69.         System.out.println(blockingQueue.offer("a",3L, TimeUnit.SECONDS));
70. 
71.     }
72. }

常见的 BlockingQueue

ArrayBlockingQueue(常用)

基于数组的阻塞队列实现,在 ArrayBlockingQueue 内部,维护了一个定长数 组,以便缓存队列中的数据对象,这是一个常用的阻塞队列,除了一个定长数 组外,ArrayBlockingQueue 内部还保存着两个整形变量,分别标识着队列的 头部和尾部在数组中的位置。

ArrayBlockingQueue 在生产者放入数据和消费者获取数据,都是共用同一个 锁对象,由此也意味着两者无法真正并行运行,这点尤其不同于 LinkedBlockingQueue;按照实现原理来分析,ArrayBlockingQueue 完全可 以采用分离锁,从而实现生产者和消费者操作的完全并行运行。Doug Lea 之 所以没这样去做,也许是因为 ArrayBlockingQueue 的数据写入和获取操作已 经足够轻巧,以至于引入独立的锁机制,除了给代码带来额外的复杂性外,其 在性能上完全占不到任何便宜。 ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 间还有一个明显的不同之处在于,前者在插入或删除 元素时不会产生或销毁任何额外的对象实例,而后者则会生成一个额外的 Node 对象。这在长时间内需要高效并发地处理大批量数据的系统中,其对于 GC 的影响还是存在一定的区别。而在创建 ArrayBlockingQueue 时,我们还 可以控制对象的内部锁是否采用公平锁,默认采用非公平锁。

一句话总结: 由数组结构组成的有界阻塞队列。

LinkedBlockingQueue(常用)

基于链表的阻塞队列,同 ArrayListBlockingQueue 类似,其内部也维持着一 个数据缓冲队列(该队列由一个链表构成),当生产者往队列中放入一个数据 时,队列会从生产者手中获取数据,并缓存在队列内部,而生产者立即返回; 只有当队列缓冲区达到最大值缓存容量时(LinkedBlockingQueue 可以通过 构造函数指定该值),才会阻塞生产者队列,直到消费者从队列中消费掉一份数据,生产者线程会被唤醒,反之对于消费者这端的处理也基于同样的原理。 而 LinkedBlockingQueue 之所以能够高效的处理并发数据,还因为其对于生 产者端和消费者端分别采用了独立的锁来控制数据同步,这也意味着在高并发 的情况下生产者和消费者可以并行地操作队列中的数据,以此来提高整个队列 的并发性能。

ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 是两个最普通也是最常用 的阻塞队列,一般情况下,在处理多线程间的生产者消费者问题,使用这两个 类足以。

一句话总结: 由链表结构组成的有界(但大小默认值为 integer.MAX_VALUE)阻塞队列。

 

PriorityBlockingQueue

基于优先级的阻塞队列(优先级的判断通过构造函数传入的 Compator 对象来 决定),但需要注意的是 PriorityBlockingQueue 并不会阻塞数据生产者,而 只会在没有可消费的数据时,阻塞数据的消费者。 因此使用的时候要特别注意,生产者生产数据的速度绝对不能快于消费者消费 数据的速度,否则时间一长,会最终耗尽所有的可用堆内存空间。 在实现 PriorityBlockingQueue 时,内部控制线程同步的锁采用的是公平锁。

一句话总结: 支持优先级排序的无界阻塞队列。

SynchronousQueue

一种无缓冲的等待队列,类似于无中介的直接交易,有点像原始社会中的生产 者和消费者,生产者拿着产品去集市销售给产品的最终消费者,而消费者必须 亲自去集市找到所要商品的直接生产者,如果一方没有找到合适的目标,那么 对不起,大家都在集市等待。相对于有缓冲的 BlockingQueue 来说,少了一 个中间经销商的环节(缓冲区),如果有经销商,生产者直接把产品批发给经 销商,而无需在意经销商最终会将这些产品卖给那些消费者,由于经销商可以 库存一部分商品,因此相对于直接交易模式,总体来说采用中间经销商的模式 会吞吐量高一些(可以批量买卖);但另一方面,又因为经销商的引入,使得 产品从生产者到消费者中间增加了额外的交易环节,单个产品的及时响应性能 可能会降低。

声明一个 SynchronousQueue 有两种不同的方式,它们之间有着不太一样的 行为。

公平模式和非公平模式的区别:

• 公平模式:SynchronousQueue 会采用公平锁,并配合一个 FIFO 队列来阻塞 多余的生产者和消费者,从而体系整体的公平策略;

• 非公平模式(SynchronousQueue 默认):SynchronousQueue 采用非公平 锁,同时配合一个 LIFO 队列来管理多余的生产者和消费者,而后一种模式, 如果生产者和消费者的处理速度有差距,则很容易出现饥渴的情况,即可能有 某些生产者或者是消费者的数据永远都得不到处理。 ==一句话总结: 不存储元素的阻塞队列,也即单个元素的队列。

LinkedTransferQueue

LinkedTransferQueue 是一个由链表结构组成的无界阻塞 TransferQueue 队 列。相对于其他阻塞队列,LinkedTransferQueue 多了 tryTransfer 和 transfer 方法。 LinkedTransferQueue 采用一种预占模式。意思就是消费者线程取元素时,如 果队列不为空,则直接取走数据,若队列为空,那就生成一个节点(节点元素 为 null)入队,然后消费者线程被等待在这个节点上,后面生产者线程入队时 发现有一个元素为 null 的节点,生产者线程就不入队了,直接就将元素填充到该节点,并唤醒该节点等待的线程,被唤醒的消费者线程取走元素,从调用的 方法返回。

一句话总结: 由链表组成的无界阻塞队列。

LinkedBlockingDeque

LinkedBlockingDeque 是一个由链表结构组成的双向阻塞队列,即可以从队 列的两端插入和移除元素。 对于一些指定的操作,在插入或者获取队列元素时如果队列状态不允许该操作 可能会阻塞住该线程直到队列状态变更为允许操作,这里的阻塞一般有两种情 况

• 插入元素时: 如果当前队列已满将会进入阻塞状态,一直等到队列有空的位置时 再讲该元素插入,该操作可以通过设置超时参数,超时后返回 false 表示操作 失败,也可以不设置超时参数一直阻塞,中断后抛出 InterruptedException 异 常

• 读取元素时: 如果当前队列为空会阻塞住直到队列不为空然后返回元素,同样可 以通过设置超时参数

一句话总结: 由链表组成的双向阻塞队列

小结

1. 在多线程领域:所谓阻塞,在某些情况下会挂起线程(即阻塞),一旦条件 满足,被挂起的线程又会自动被唤起

2. 为什么需要 BlockingQueue? 在 concurrent 包发布以前,在多线程环境下, 我们每个程序员都必须去自己控制这些细节,尤其还要兼顾效率和线程安全, 而这会给我们的程序带来不小的复杂度。使用后我们不需要关心什么时候需要 阻塞线程,什么时候需要唤醒线程,因为这一切 BlockingQueue 都给你一手 包办了


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